一种遮挡物检测方法、装置及监控摄像机与流程

1.本发明涉及安防监控技术领域，特别是涉及一种遮挡物检测方法、装置及监控摄像机。


背景技术：

2.随着安防监控系统的普及，社区、养老院、医院、写字楼、厂房和酒店等公共场所安装有大量的安防监控设备，如监控摄像机。但是由于摄像头长期暴露在外无人维护，摄像头可能遭到如小飞虫、树枝、树叶和线缆等遮挡物的遮挡，从而导致安防监控设备无法正常采集图像。因此，遮挡物检测是安防监控设备正常工作过程中不可或缺的一步。
3.相关技术中可以使用rgb(red green blue，红绿蓝)摄像头，根据采集到的场景信息建立rgb背景模型，从而统计前景和背景的差值来检测摄像机前是否存在遮挡物。但是，由于rgb背景模型是采用rgb数据建立的，因此，无法准确的确定出前景到摄像头的距离，从而无法准确确定前景与背景的差值是否是由于摄像机镜头被遮挡所导致的，这将影响遮挡物检测结果的准确性。另外，rgb背景模型的建立增加了遮挡物检测过程的计算时间复杂度和空间复杂度。


技术实现要素：

4.本发明实施例的目的在于提供一种遮挡物检测方法、装置及监控摄像头，以降低遮挡物检测过程的计算时间复杂度和空间复杂度，提高遮挡物检测结果的准确性。具体技术方案如下：
5.本发明实施例提供了一种遮挡物检测方法，应用于监控摄像机，应用于监控摄像机，所述监控摄像机包括监控摄像头和n个飞行时间(time of flight，tof)摄像头，所述n个tof摄像头的拼接视场角覆盖所述监控摄像头的视场角，所述拼接视场角为拼接所述n个tof摄像头的视场角得到，所述方法包括：
6.获取当前时刻所述n个tof摄像头采集到的深度图像以及灰度图像，所述深度图像和所述灰度图像中的像素点一一对应，所述灰度图像中每一像素点的像素值表示所述深度图像中对应像素点的深度值的置信度；
7.针对每一tof摄像头采集到的深度图像，若该tof摄像头采集到的深度图像中存在深度值在待检测深度范围内的像素点，且该像素点的深度值的置信度大于预设置信度阈值，则确定所述监控摄像机前存在遮挡物；其中，所述待检测深度范围是基于所述拼接视场角确定的。
8.可选的，所述方法还包括：
9.若每一tof摄像头采集到的深度图像中不存在深度值在所述待检测深度范围内的像素点，则确定所述监控摄像机前不存在遮挡物。
10.可选的，在获取当前时刻所述n个tof摄像头采集到的深度图像以及灰度图像之前，还包括：
11.对所述监控摄像头的图像采集时间以及所述n个tof摄像头的图像采集时间进行同步。
12.可选的，所述方法还包括：
13.获取所述监控摄像头在所述当前时刻采集到的监控图像；
14.在确定所述监控摄像机前存在遮挡物时，丢弃同一时刻采集到的所述监控图像。
15.可选的，所述丢弃同一时刻采集到的所述监控图像的步骤，包括：
16.若所述n个tof摄像头采集到的深度图像中深度值在所述待检测深度范围内、且深度值所对应的置信度大于所述预设置信度阈值的像素点的数量大于预设数量阈值，则丢弃同一时刻采集到的所述监控图像。
17.可选的，在所述深度图像/所述灰度图像中，同一深度值所对应的置信度的大小与采集场景中该深度值所对应区域处物体的大小成正比。
18.可选的，所述方法还包括：
19.在确定所述监控摄像机前存在遮挡物时，生成针对所述遮挡物的提示消息。
20.可选的，所述n个tof摄像头包括单点直接飞行时间(direct time of flight，dtof)摄像头、线阵dtof摄像头和面阵列dtof摄像头中的一种或多种。
21.本发明实施例还提供了一种遮挡物检测装置，应用于监控摄像机，所述监控摄像机包括监控摄像头和n个tof摄像头，所述n个tof摄像头的拼接视场角覆盖所述监控摄像头的视场角，所述拼接视场角为拼接所述n个tof摄像头的视场角得到，所述装置包括：
22.第一获取模块，用于获取当前时刻所述n个tof摄像头采集到的深度图像以及灰度图像，所述深度图像和所述灰度图像中的像素点一一对应，所述灰度图像中每一像素点的像素值表示所述深度图像中对应像素点的深度值的置信度；
23.第一确定模块，用于针对每一tof摄像头采集到的深度图像，若该tof摄像头采集到的深度图像中存在深度值在待检测深度范围内的像素点，且该像素点的深度值的置信度大于预设置信度阈值，则确定所述监控摄像机前存在遮挡物；其中，所述待检测深度范围是基于所述拼接视场角确定的。
24.本发明实施例还提供了一种监控摄像机，所述监控摄像机包括监控摄像头、主控单元和n个tof摄像头；所述n个tof摄像头的拼接视场角覆盖所述监控摄像头的视场角，所述拼接视场角为拼接所述n个tof摄像头的视场角得到；
25.所述监控摄像头，用于采集得到当前时刻的监控图像；
26.所述n个tof摄像头，用于采集得到所述当前时刻的深度图像和灰度图像，所述深度图像和所述灰度图像中的像素点一一对应，所述灰度图像中每一像素点的像素值表示所述深度图像中对应像素点的深度值的置信度；
27.所述主控单元，用于获取所述监控图像、所述深度图像和所述灰度图像，针对每一tof摄像头采集到的深度图像，若该tof摄像头采集到的深度图像中存在深度值在待检测深度范围内的像素点，且该像素点的深度值的置信度大于预设置信度阈值，则确定所述监控摄像机前存在遮挡物；其中，所述待检测深度范围是基于所述拼接视场角确定的。
28.可选的，所述监控摄像头为rgb摄像头、红外线(infrared radiation，ir)摄像头、热成像摄像头。
29.可选的，所述主控单元通过通用输入/输出端口(general
‑
purpose input/
output，gpio)对所述监控摄像头与所述n个tof摄像头进行图像采集时间的同步。
30.本发明实施例有益效果：
31.本发明实施例提供的遮挡物检测方法、装置及监控摄像机，可以利用监控摄像机包括的n个tof摄像头采集得到深度图像和灰度图像，当深度图像中存在深度值在待检测深度范围、且深度值的置信度大于预设置信度阈值的像素点时，确定监控摄像机前存在遮挡物。相比于相关技术，由于n个tof摄像头的视场角拼接得到的拼接视场角覆盖了监控摄像头的视场角，因此，直接根据深度图像中每一像素点的深度值以及每一像素点的深度值的置信度，可以准确的检测出在基于n个tof摄像头的拼接视场角所确定的待检测深度范围内是否存在遮挡物，即准确检测出监控摄像机前是否存在遮挡物，这避免了相关技术中rgb背景模型的建立过程，有效缩短了遮挡物检测过程所需的检测时间，节约了监控摄像机的内存，从而降低了遮挡物检测过程的计算时间复杂度和空间复杂度；并且，由于tof摄像头的测量动态范围较大，测量精度较高，这有效提高了遮挡物检测结果的准确性。
32.当然，实施本发明的任一产品或方法并不一定需要同时达到以上所述的所有优点。
附图说明
33.为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的实施例。
34.图1
‑
a为本发明实施例提供的监控摄像机的一种示意图；
35.图1
‑
b为本发明实施例提供的监控图像与深度图像间关系的一种示意图；
36.图1
‑
c为本发明实施例提供的拼接视场角的第一种示意图；
37.图1
‑
d为本发明实施例提供的拼接视场角的第二种示意图；
38.图2为本发明实施例提供的遮挡物检测方法的第一种流程示意图；
39.图3为本发明实施例提供的遮挡物检测方法的第二种流程示意图；
40.图4为本发明实施例提供的遮挡物检测方法的第三种流程示意图；
41.图5为本发明实施例提供的遮挡物检测方法的第四种流程示意图；
42.图6为本发明实施例提供的遮挡物检测方法的第五种流程示意图；
43.图7
‑
a为本发明实施例提供的监控摄像机的第一种结构示意图；
44.图7
‑
b为基于图7
‑
a所示的监控摄像机的遮挡物检测过程的一种信令图；
45.图8为本发明实施例提供的遮挡物检测装置的一种结构示意图；
46.图9为本发明实施例提供的监控摄像机的第二种结构示意图。
具体实施方式
47.下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
48.相关技术中在利用rgb摄像头进行遮挡物检测时，由于rgb背景模型的建立，需要进行较多的计算，占用较多的内存，这增加了遮挡物检测过程的计算时间复杂度和空间复杂度。
49.另外，由于建立rgb背景模型的rgb数据中缺失深度信息，因此，在进行遮挡物检测时，无法准确确定出前景与背景的差值是否是由于摄像机镜头被遮挡所导致的，从而影响遮挡物检测结果的准确性。
50.例如，在某一背景色为黑色的场景中，某一时刻，一只黑猫出现在该场景中。此时，该场景的前景与背景之间的差异较小。若该黑猫遮挡住监控摄像机，则利用相关技术中遮挡物检测方式，由于前景与背景间的差异较小，可能无法准确确定存在遮挡物，导致遮挡物检测结果出现误差。
51.再例如，在某一场景中，背景模型建立时距离监控摄像机较远处存在一个大纸箱。某一时刻一个小纸箱被放置在一距离监控摄像机较近的位置处，此时，监控摄像机所采集到的图像中小纸箱与大纸箱重合，这将导致监控摄像头无法准确的识别出采集场景中的小纸箱，更不能确定出小纸箱是否对监控摄像机造成遮挡。虽然采集场景中存在两个纸箱，但是由于监控功能摄像机无法确定前景和背景中的纸箱到监控摄像机的距离，因此，根据前景与背景间的差异所确定的遮挡物检测结果并不准确。
52.为了解决相关技术中遮挡物检测过程的计算时间复杂度和空间复杂度较高，以及遮挡物检测结果的准确性较差的问题，本发明实施例提供了一种遮挡物检测方法。该方法应用于监控摄像机。该监控摄像机可以包括监控摄像头和n个tof摄像头，其中，n个tof摄像头的拼接视场角覆盖监控摄像头的视场角，拼接视场角为拼接n个tof摄像头的视场角得到。在该方法中，获取当前时刻n个tof摄像头采集到的深度图像以及灰度图像，深度图像和灰度图像中的像素点一一对应，灰度图像中每一像素点的像素值表示深度图像中对应像素点的深度值的置信度；针对每一tof摄像头采集到的深度图像，若该tof摄像头采集到的深度图像中存在深度值在待检测深度范围内的像素点，且该像素点的深度值的置信度大于预设置信度阈值，则确定监控摄像机前存在遮挡物；其中，待检测深度范围是基于拼接视场角确定的。
53.通过本发明实施例提供的方法，可以利用监控摄像机包括的n个tof摄像头采集得到深度图像和灰度图像，当深度图像中存在深度值在待检测深度范围、且深度值的置信度大于预设置信度阈值的像素点时，确定监控摄像机前存在遮挡物。相比于相关技术，由于n个tof摄像头的视场角拼接得到的拼接视场角覆盖了监控摄像头的视场角，因此，直接根据深度图像中每一像素点的深度值以及每一像素点的深度值的置信度，可以准确的检测出在基于n个tof摄像头的拼接视场角所确定的待检测深度范围内是否存在遮挡物，即准确检测出监控摄像机前是否存在遮挡物，这避免了相关技术中rgb背景模型的建立过程，有效缩短了遮挡物检测过程所需的检测时间，节约了监控摄像机的内存，从而降低了遮挡物检测过程的计算时间复杂度和空间复杂度；并且，由于tof摄像头的测量动态范围较大，测量精度较高，这有效提高了遮挡物检测结果的准确性。
54.在本发明实施例中，上述监控摄像机具体可以包括监控摄像头，n个tof摄像头以及主控单元。其中，主控单元可以包括处理器和存储器。
55.上述n个tof摄像头可以为dtof摄像头，也可以为间接飞行时间(indirect time
‑
of
‑
flight，itof)摄像头。以dtof摄像头为例，上述n个tof摄像头可以为单点dtof摄像头、线阵dtof摄像头和面阵列dtof摄像头中的一种或多种。在本发明实施例中，对上述n个tof摄像头不作具体限定。为便于描述，下文以每一tof摄像头为单点dtof摄像头为例进行说明，并不起任何限定作用。
56.上述tof摄像头的测量范围可以在几毫米到几千毫米之间，以常用的单点dtof摄像头为例，单点dtof摄像头的测量范围一般可以从2毫米(millimeter，mm)到2000mm，测量精度可以达到毫米级别。由于tof摄像头的测量范围和测量精度均优于传统的深度摄像头，因此，上述采用n个tof摄像头所采集到的图像进行遮挡物检测，可以有效提高遮挡物检测结果的准确性。
57.在本发明实施例中，上述每一tof摄像头存在对应的视场角。拼接n个tof所对应的视场角可以得到n个tof摄像头的拼接视场角。该拼接视场角覆盖上述监控摄像机包括的监控摄像头的视场角。
58.一个可选的实施例中，当上述n个tof摄像头为一个tof摄像头时，上述n个tof摄像头的拼接视场角即为该tof摄像头的视场角。
59.另一个可选的实施例中，当上述n个tof摄像头为多个tof摄像头时，上述n个tof摄像头的拼接视场角可以为拼接每一tof摄像头所对应的视场角得到的。
60.为便于理解，以图1
‑
a、图1
‑
b、图1
‑
c和图1
‑
d为例进行说明。图1
‑
a为本发明实施例提供的监控摄像机的一种示意图。图1
‑
b为本发明实施例提供的监控图像与深度图像间关系的一种示意图。图1
‑
c为本发明实施例提供的拼接视场角的第一种示意图，图1
‑
d为本发明实施例提供的拼接视场角的第二种示意图。
61.如图1
‑
a所示，在监控摄像机中，监控摄像头的周围可以包括多个单点dtof摄像头，即单点dtof摄像头1
‑
单点dtof摄像头4。通过在监控摄像头周围部署n个tof摄像头，使得n个tof的拼接视场角覆盖该监控摄像头的视场角。其中，拼接视场角为拼接n个tof摄像头的视场角得到。当拼接视场角覆盖该监控摄像头的视场角时，监控摄像头所采集到的图像中多个预设区域在n个tof摄像头所采集到的图像中均存在对应的像素点，这使得基于n个tof摄像头所采集到的深度图像和灰度图像确定的遮挡物，可以准确指示监控摄像头前的遮挡物，从而提高了监控摄像机前遮挡物检测的准确性。
62.具体的，以上述n个tof摄像头为单点dtof摄像头为例，结合图1
‑
b进行说明。在图1
‑
b中，图像1为监控摄像头所采集到的图像，即监控图像，区域2为图像1中一预设大小的区域，像素点3为某一dtof摄像头所采集到的深度图像中的每一像素点。如图1
‑
b所示，图像1中的区域2在dtof摄像头所采集到的深度图像中表示为像素点3，即区域2与像素点3对应。因此，根据像素点3的深度值，监控摄像机可以准确确定出采集场景中与区域2对应的区域内是否存在遮挡物，从而提高遮挡物检测的准确性。
63.另外，为便于理解，以图1
‑
c和图1
‑
d对上述拼接视场角进行说明。在图1
‑
c中，视场角a为监控摄像头的视场角，直径d为监控摄像头的直径。tof摄像头1和tof摄像头2部署分别部署在监控摄像头旁。视场角b为tof摄像头1的视场角，视场角c为tof摄像头2的视场角。视场角b和视场角c对应的拼接视场角覆盖视场角a。
64.关于上述n个tof摄像头的视场角拼接如图1
‑
d所示，若视场角101为一tof摄像头的视场角，视场角102为另一tof摄像头的视场角，则这两个tof摄像头视场角的拼接视场角
可以为视场角103。
65.在本发明实施例中，由于不同监控摄像头与每一tof摄像头部署位置的限制，因此，上述拼接视场角覆盖该监控摄像头的视场角并非完全覆盖，也就是在误差允许范围内，如预设误差范围内，拼接视场角覆盖该监控摄像头的视场角。
66.下面通过具体的实施例，对本发明实施例进行说明。
67.如图2所示，图2为本发明实施例提供的遮挡物检测方法的第一种流程示意图。该方法应用于上述监控摄像机，具体包括以下步骤。
68.步骤s201，获取当前时刻n个tof摄像头采集到的深度图像以及灰度图像，深度图像和灰度图像中的像素点一一对应，灰度图像中每一像素点的像素值表示深度图像中对应像素点的深度值的置信度。
69.在本步骤中，针对监控摄像机中的每一tof摄像头，该tof摄像头可以在当前时刻进行图像采集，得到一组图像，即深度图像和灰度图像。监控摄像机中的主控单元可以从每一tof摄像头中获取得到当前时刻采集到的深度图像和灰度图像。
70.一个可选的实施例中，在获取上述n个tof摄像头采集到的深度图像以及灰度图像时，监控摄像机中的主控单元可以主动从每一tof摄像头获取得到深度图像以及灰度图像。
71.另一个可选的实施例中，在获取上述n个tof摄像头采集到的深度图像以及灰度图像时，每一tof摄像头可以主动将采集到的深度图像和灰度图像发送给主控单元。主控单元接收每一tof摄像头发送的深度图像和灰度图像。
72.一个可选的实施例中，上述n个tof摄像头可以包括单点dtof摄像头、线阵dtof摄像头和面阵列dtof摄像头中的一种或多种。
73.为便于理解，以单点dtof摄像头为例，单点dtof摄像头直接发射一个光脉冲，通过测量反射光脉冲和发射光脉冲之间的时间间隔直接测距，从而得到上述深度图像。深度图像中每个像素点的像素值表示采集场景中物体到tof摄像头的距离，记为深度值。
74.单点dtof摄像头根据接收到的反射光脉冲的强度信息生成上述灰度图像。
75.上述每一tof摄像头所采集到的深度图像和灰度图像中的像素点一一对应。以某一tof摄像头采集到的深度图像和灰度图像为例，现假设深度图像的大小为：60*60，则该tof摄像头采集到的灰度图像的大小也为：60*60。并且，灰度图像中每一像素点的像素值表示深度图像中与该像素点对应的像素点的深度值的置信度。例如，灰度图像中第1行第5列所对应的像素点的像素值表示为：深度图像中第1行第5列所对应的像素点的深度值的置信度。
76.一个可选的实施例中，上述置信度可以用于表示深度值的可靠性，该置信度与接收到的反射光脉冲的光强呈正比，即接收到的反射光脉冲的光强越大，置信度值越大，深度值的可靠性也越大；接收到的反射光脉冲的光强越小，置信度值越小，深度值的可靠性也越小。
77.在本发明实施例中，上述发射光脉冲和反射光脉冲不受环境光的影响，因此，上述n个tof摄像头在室内甚至室外强光下均可以正常工作，提高了监控摄像机部署的灵活性。
78.另一个可选的实施例中，上述置信度还可以表示采集场景中物体的大小。在上述深度图像/灰度图像中，同一深度值所对应的置信度的大小与采集场景中该深度值所对应区域处物体的大小成正比。
79.由于上述光脉冲不受环境光的影响，因此，上述每一tof摄像头在根据接收到的发射光脉冲确定灰度图像时，灰度图像中每一像素点的像素值的大小，即上述置信度的大小主要受到反射光的光强、采集场景中物体到tof摄像头的距离以及采集场景中物体的材质等因素的影响。因此，上述灰度图像中同一深度值所对应的置信度的大小可以在一定程度上反映采集场景中物品的大小。
80.为便于理解，结合上述图1
‑
b为例进行说明。现假设图1
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b所示的图像1中的某一区域(记为区域a)拍摄到一只面积较大的纸片(记为纸片a)，该区域a对应于灰度图像中的像素点a，图像1中的另一区域(记为区域b)中拍摄到一只面积较小的纸片(记为纸片b)，该区域b对应于灰度图像中的像素点b。若像素点a和像素点b在该tof摄像图采集到的深度图像中对应的像素点的深度值相同，或深度值在误差允许范围内，此时，由于纸片a的面积明显大于纸片b的面积，因此，照在纸片a上返回的反射光脉冲明显多于照在纸片b上返回的发射光脉冲，这使得像素点a的像素值大于像素点b的像素值。也就是深度图像中与像素点a对应的像素点的深度值的置信度，大于该深度图像中与像素点b对应的像素点的深度值的置信度。
81.步骤s202，针对每一tof摄像头采集到的深度图像，若该tof摄像头采集到的深度图像中存在深度值在待检测深度范围内的像素点，且该像素点的深度值的置信度大于预设置信度阈值，则确定监控摄像机前存在遮挡物；其中，待检测深度范围是基于拼接视场角确定的。
82.在本步骤中，监控摄像机的主控单元在获取到每一tof摄像头采集到的深度图像和灰度图像后，可以根据深度图像中每一像素点的深度值，以及每一像素点的深度值的置信度，也就是每一像素点在灰度图像中对应像素点的置信度，确定深度图像中是否存在深度值在待检测深度范围内、且深度值的置信度大于预设置信度阈值的像素点。若存在，则确定监控摄像机前存在遮挡物。
83.一个可选的实施例中，当上述n个tof摄像头为一个tof摄像头时，主控单元仅可以获取到该tof摄像头采集到的一组采集图像，即深度图像和灰度图像。此时，当该深度图像中存在深度值在待检测深度范围内、且深度值的置信度大于预设置信度阈值的像素点时，主控单元可以确定监控摄像机前存在遮挡物。
84.另一个可选的实施例中，当上述n个tof摄像头为多个tof摄像头时，主控单元可以获取到每一tof摄像头采集的一组采集图像，即主控单元将获取到多组采集图像。此时，当任一深度图像中存在深度值在待检测深度范围内、且置信度大于预设置信度阈值的像素点时，主控单元可以确定监控摄像机前存在遮挡物。
85.在本发明实施例中，上述深度图像是通过灰度图像计算得到的。深度图像中每一像素点的深度值是一个16比特(bit)的数。其中，有效值是后12bit位，取值范围是0
‑
4095，单位是mm。也就是测量范围在0
‑
4095mm之间。但是由于发射光脉冲的光强和脉冲频率的限制，上述tof摄像头的测量范围可以是0
‑
2000mm，即上述测量范围。具体的，为便于理解以某一场景的某一物体为例进行说明，该在场景中，若该物体到tof摄像头的距离越远，则上述深度图像中的深度值越大，对应的灰度值越小；若该物体到tof摄像头的距离越近，则深度图像中的深度值越小，对应的灰度值越大。在此，对上述深度图像的获取不作具体说明。
86.在本发明实施例中，上述待检测深度范围除了可以根据上述n个tof摄像头的拼接
视场角确定以外，还可以根据监控摄像机的安装位置、用户需求等进行设定。以待检测深度范围表示为采集场景中物体到tof摄像头的距离为例，某一监控摄像机安装马路旁，若该监控摄像机周围不存在可能造成遮挡的遮挡物，如树木、广告牌等，此时，上述待检测深度范围可以设置为较大的范围，如10mm
‑
1000mm。若该监控摄像机周围存在造成遮挡的遮挡物，如监控摄像机旁就是一棵树，该树的枝叶可能造成遮挡，此时，上述待检测深度范围可以设置为较小的范围，如2mm
‑
100mm。在此，对上述待检测深度范围不作具体限定。
87.在本发明实施例中，当上述深度图像中存在深度值在待检测深度范围内的像素点时，监控摄像机的主控单元可以确定监控摄像机前存在遮挡物。但是此时确定出的遮挡物中可能包括体积相对较小的遮挡物，如灰尘等，因此，可以通过对预设置信度阈值的设置，从而剔除体积相对较小的遮挡物对遮挡物检测结果的影响。具体的，由于深度图像中每一像素点对应的深度值的置信度在一定程度上可以反映采集场景中物体的大小，因此，深度图像中位于同一深度的像素点的深度值的置信度越大，该像素点所对应采集场景中的遮挡物可能越大；当深度图像中位于同一深度的像素点的深度值的置信度越小，该像素点所对应采集场景中的遮挡物可能越小。也就是当上述预设置信度阈值较大时，可以准确的剔除体积相对较小的遮挡物，从而提高了遮挡物检测的准确性。
88.在本发明实施例中，上述待检测深度范围和预设置信度阈值可以根据用户需求进行设定，在此不作具体限定。
89.通过图2所示的方法，可以利用监控摄像机包括的n个tof摄像头采集得到深度图像和灰度图像，当深度图像中存在深度值在待检测深度范围、且深度值的置信度大于预设置信度阈值的像素点时，确定监控摄像机前存在遮挡物。相比于相关技术，由于n个tof摄像头的视场角拼接得到的拼接视场角覆盖了监控摄像头的视场角，因此，直接根据深度图像中每一像素点的深度值以及每一像素点的深度值的置信度，可以准确的检测出在基于n个tof摄像头的拼接视场角所确定的待检测深度范围内是否存在遮挡物，即准确检测出监控摄像机前是否存在遮挡物，这避免了相关技术中rgb背景模型的建立过程，有效缩短了遮挡物检测过程所需的检测时间，节约了监控摄像机的内存，从而降低了遮挡物检测过程的计算时间复杂度和空间复杂度；并且，由于tof摄像头的测量动态范围较大，测量精度较高，这有效提高了遮挡物检测结果的准确性。
90.在本发明实施例中，由于上述在对n个tof摄像头所对应的视场角进行拼接时，为了使得拼接视场角尽可能覆盖监控摄像头的视场角，拼接视场角可能大于监控摄像头的视场角。这使得所有tof摄像头所采集到的图像中可能包括监控摄像头拍摄不到的地方。因此，上述主控单元在确定上述监控摄像机前是否存在遮挡物后，为了进一步提高遮挡物检测的准确性，主控单元可以确定监控摄像头前是否存在遮挡物。
91.一个可选的实施例中，主控单元可以根据监控摄像头的视场角，对获取到的每一tof采集到的图像进行拼接，得到与监控摄像头的视场角对应拼接图像。若检测到拼接图像中存在深度值在待检测深度范围内的像素点，且该像素点对应的置信度大于预设置信度阈值，则确定监控摄像头间存在遮挡物。具体确定方式可参照上述监控摄像机前遮挡物的检测方式，在此不作具体说明。
92.另一个可选的实施例中，主控单元在确定监控摄像机前存在遮挡物后，可以根据监控摄像头的视场角，确定该遮挡物是否在监控摄像头的视场角范围内。若是，则确定监控
摄像头前存在遮挡物。若否，则确定监控摄像头前不存在遮挡物。
93.在本发明实施例中，由于上述拼接视场角的覆盖范围可能大于监控摄像头的视场角的覆盖范围，因此，主控单元在根据获取到每一tof摄像头所采集到的深度图像和灰度图像进行遮挡物检测时，可以忽略深度图像和灰度图像中超出监控摄像头视场角覆盖范围的部分，从而提高遮挡物检测结果的准确性。
94.一个可选的实施例中，根据图2所示的方法，本发明实施例还提供了一种遮挡物检测方法。如图3所示，图3为本发明实施例提供的遮挡物检测方法的第二种流程示意图。该方法包括以下步骤。
95.步骤s301，获取当前时刻n个tof摄像头采集到的深度图像以及灰度图像，深度图像和灰度图像中的像素点一一对应，灰度图像中每一像素点的像素值表示深度图像中对应像素点的深度值的置信度。
96.步骤s302，针对每一tof摄像头采集到的深度图像，若该tof摄像头采集到的深度图像中存在深度值在待检测深度范围内的像素点，且该像素点的深度值的置信度大于预设置信度阈值，则确定监控摄像机前存在遮挡物；其中，待检测深度范围是基于拼接视场角确定的。
97.上述步骤s301
‑
步骤s302与上述步骤s201
‑
步骤s202相同。
98.步骤s303，若每一tof摄像头采集到的深度图像中均不存在深度值在待检测深度范围内的像素点，则确定监控摄像机前不存在遮挡物。
99.在本步骤中，当上述深度图像中不存在深度值在待检测深度范围内的像素点时，监控摄像机的主控单元可以确定当前时刻在监控摄像机前待检测深度范围内不存在遮挡物。
100.一个可选的实施例中，当上述n个tof摄像头为多个tof摄像头时，主控单元将获取到多组采集图像。此时，若每一深度图像中均不存在深度值在待检测深度范围内的像素点，则主控单元可以确定监控摄像机前不存在遮挡物。
101.在本发明实施例中，当深度图像中不存在深度值在待检测深度范围内的像素点时，直接确定监控摄像机前不存在遮挡物，可以有效缩短遮挡物检测的时间，提高遮挡物检测的效率，降低遮挡物检测过程的计算时间复杂度和空间复杂度。
102.一个可选的实施例中，根据图2所示的方法，本发明实施例还提供的一种遮挡物检测方法。如图4所示，图4为本发明实施例提供的遮挡物检测方法的第三种流程示意图。该方法包括以下步骤。
103.步骤s401，对监控摄像头的图像采集时间以及n个tof摄像头的图像采集时间进行同步。
104.一个可选的实施例中，上述采集时间的同步可以是主控单元通过gpio向每一tof摄像头和监控摄像头发送时间同步信号实现的。
105.在本发明实施例中，由于上述监控摄像机采集的数据可以为视频数据，因此，在对上述图像采集时间进行同步时，还可以对监控摄像头的图像采集周期与每一tof摄像头的图像采集周期进行同步。在此不作具体说明。
106.在本发明实施例中，通过上述对监控摄像头与每一tof摄像头的图像采集时间的同步，可以使得监控摄像头和每一tof摄像头在同一时刻进行图像采集，便于后期对监控摄
像头采集到的监控图像中遮挡物的识别。
107.步骤s402，获取当前时刻n个tof摄像头采集到的深度图像以及灰度图像，深度图像和灰度图像中的像素点一一对应，灰度图像中每一像素点的像素值表示深度图像中对应像素点的深度值的置信度。
108.步骤s403，针对每一tof摄像头采集到的深度图像，若该tof摄像头采集到的深度图像中存在深度值在待检测深度范围内的像素点，且该像素点的深度值的置信度大于预设置信度阈值，则确定监控摄像机前存在遮挡物；其中，待检测深度范围是基于拼接视场角确定的。
109.上述步骤s402
‑
步骤s403与上述步骤s201
‑
步骤s202相同。
110.一个可选的实施例中，根据图2所示的方法，本发明实施例还提供了一种遮挡物检测方法。如图5所示，图5为本发明实施例提供的遮挡物检测方法的第四种流程示意图。该方法包括以下步骤。
111.步骤s501，获取当前时刻n个tof摄像头采集到的深度图像以及灰度图像，深度图像和灰度图像中的像素点一一对应，灰度图像中每一像素点的像素值表示深度图像中对应像素点的深度值的置信度。
112.步骤s502，针对每一tof摄像头采集到的深度图像，若该tof摄像头采集到的深度图像中存在深度值在待检测深度范围内的像素点，且该像素点的深度值的置信度大于预设置信度阈值，则确定监控摄像机前存在遮挡物；其中，待检测深度范围是基于拼接视场角确定的。
113.上述步骤s501
‑
步骤s502与上述步骤s201
‑
步骤s202相同。
114.步骤s503，获取监控摄像头在当前时刻采集到的监控图像。
115.上述每一tof摄像头采集当前时刻的深度图像和灰度图像时，监控摄像机中的监控摄像头也可以采集得到当前时刻的监控图像。监控摄像机中的主控单元从监控摄像头获取该监控图像。监控图像的获取可参照上述深度图像和灰度图像的获取方式，在此不作具体说明。
116.上述步骤s503与上述步骤s501同时执行。
117.步骤s504，在确定监控摄像机前存在遮挡物时，丢弃同一时刻采集到的监控图像。
118.在本步骤中，当确定出监控摄像机前存在遮挡物时，也就是深度图像中检测出遮挡物时，与该深度图像同一时刻采集的监控图像中也必然存在遮挡物，此时，监控摄像机中的主控单元可以丢弃该监控图像。
119.在本发明实施例中，除了丢弃上述监控图像以外，主控单元还可以针对该监控图像进行报错。例如，主控单元可以针对监控图像中包括的人员进行识别和计数。现主控单元检测到某一时刻监控摄像头被遮挡，则主控单元可以对该时刻采集的监控图像进行报错标记，从而对该时刻采集到的监控图像不进行人员识别和人员计数。
120.一个可选的实施例中，上述步骤s504中的丢弃同一时刻采集到的监控图像，具体可以表示为：
121.若n个tof摄像头采集到的深度图像中深度值在待检测深度范围内、且深度值所对应的置信度大于预设置信度阈值的像素点的数量大于预设数量阈值，则丢弃同一时刻采集到的监控图像。
122.在本发明实施例中，当深度图像检测出遮挡物时，根据深度图像中深度值在待检测深度范围内、且深度值的置信度大于预设置信度阈值的像素点的数量，监控摄像机的主控单元可以根据检测出的遮挡物在深度图像中所占的像素点数量，确定该遮挡物的大小。因此，当深度图像中深度值在待检测深度范围内、且深度值的置信度大于预设置信度阈值的像素点的数量大于预设数量阈值时，监控摄像机的主控单元可以确定遮挡物的大小相对较大，此时，监控图像中遮挡物所占的面积也相对较大，主控单元可以丢弃同一时刻采集到的监控图像，从而提高监控图像的有效性。
123.一个可选的实施例中，在确定监控摄像机前存在遮挡物时，主控单元还可以根据同一时刻采集到的监控图像，在该监控图像中确定出遮挡物，也就是确定茶壶遮挡物是什么物体，如上述蜜蜂、树叶等物体。
124.另一个可选的实施例中，主控单元还可以根据预设时间段内采集到的多个深度图像和灰度图像，确定监控摄像头是否被长时间遮挡，如预设时间段内每一深度图像中均存在遮挡物、且遮挡物相同时，确定监控摄像头被长时间遮挡，此时，主控单元可以基于gpio控制监控摄像头暂时停止工作，直至检测不到该遮挡物时，恢复监控摄像头的工作。
125.一个可选的实施例中，根据图2所示的方法，本发明实施例还提供了一种遮挡物检测方法。如图6所示，图6为本发明实施例提供的遮挡物检测方法的第五种流程示意图。该方法包括以下步骤。
126.步骤s601，获取当前时刻n个tof摄像头采集到的深度图像以及灰度图像，深度图像和灰度图像中的像素点一一对应，灰度图像中每一像素点的像素值表示深度图像中对应像素点的深度值的置信度。
127.步骤s602，针对每一tof摄像头采集到的深度图像，若该tof摄像头采集到的深度图像中存在深度值在待检测深度范围内的像素点，且该像素点的深度值的置信度大于预设置信度阈值，则确定监控摄像机前存在遮挡物；其中，待检测深度范围是基于拼接视场角确定的。
128.上述步骤s601
‑
步骤s602与上述步骤s201
‑
步骤s202相同。
129.步骤s603，在确定监控摄像机前存在遮挡物时，生成针对遮挡物的提示消息。
130.监控摄像头的主控单元可以将上述提示消息发送给监控人员，如将提示消息发送给后端服务器，后端服务器在显示界面显示该提示消息，从而使得监控人员可以确定该监控摄像机的监控摄像机前存在遮挡物。
131.为便于理解，下面结合图7
‑
a和图7
‑
b对上述遮挡物检测方法进行说明。图7
‑
a为本发明实施例提供的监控摄像机的第一种结构示意图。图7
‑
b为基于图7
‑
a所示的监控摄像机的遮挡物检测过程的一种信令图。
132.在图7
‑
a中监控摄像头和dtof摄像头1
‑
dtof摄像头n通过gpio与主控单元通信连接。监控摄像头与每一dtof摄像头之间通过gpio通信连接。dtof摄像头1
‑
dtof摄像头n的拼接视场角覆盖监控摄像头的视场角。
133.步骤s701，主控单元分别向监控摄像头和tof摄像头发送时间同步信号。
134.上述tof摄像头为监控摄像机包括的所有tof摄像头，即图7
‑
a所示的dtof摄像头1
‑
dtof摄像头n。
135.主控单元通过gpio分别向监控摄像头、dtof摄像头1
‑
dtof摄像头n发送时间同步
信号，实现监控摄像头与dtof摄像头1
‑
dtof摄像头n间的图像采集时间的同步。
136.步骤s702，监控摄像头采集得到当前时刻的监控图像。
137.步骤s703，主控单元获取监控摄像头采集到的监控图像。
138.主控单元可以通过gpio从监控摄像头获取监控图像，并对获取到的监控图像进行存储。
139.步骤s704，tof摄像头采集得到当前时刻的深度图像以及灰度图像。
140.每一tof摄像头采集到的深度图像和灰度图像中的像素点一一对应，灰度图像中每一像素点的像素值表示该像素点的置信度。
141.步骤s705，主控单元获取tof摄像头采集到的深度图像和灰度图像。
142.主控单元可以通过gpio从每一dtof摄像头，即dtof摄像头1
‑
dtof摄像头n获取深度图像和灰度图像。
143.上述步骤s702与步骤s704同时执行，步骤s703可以与步骤s705同时执行。在执行上述步骤s705后，主控单元可以执行步骤s706或步骤s707。
144.步骤s706，主控单元在获取到的深度图像中不存在深度值在待检测深度范围内的像素点时，确定监控摄像机前不存在遮挡物。
145.步骤s707，主控单元在获取到的深度图像中存在深度值在待检测深度范围内、且深度值的置信度大于预设置信度阈值的像素点时，确定监控摄像机前存在遮挡物。
146.在执行上述步骤s707后，主控单元可以执行步骤s708。
147.步骤s708，主控单元在确定监控摄像机前存在遮挡物时，丢弃同一时刻采集到的监控图像。
148.除此以外，主控单元在确定监控摄像机前存在遮挡物时，还可以生成上述提示消息，或者关闭监控摄像头，直至监控摄像机前不存在遮挡物时，重新开启监控摄像头等。
149.基于同一种发明构思，根据上述本发明实施例提供的遮挡物检测方法，本发明实施例还提供了一种遮挡物检测装置。如图8所示，图8为本发明实施例提供的遮挡物检测装置的一种结构示意图。该装置应用于监控摄像机，该监控摄像机可以包括监控摄像头和n个tof摄像头，n个tof摄像头的拼接视场角覆盖监控摄像头的视场角，拼接视场角为拼接n个tof摄像头的视场角得到，该装置包括以下模块。
150.第一获取模块801，用于获取当前时刻n个tof摄像头采集到的深度图像以及灰度图像，深度图像和灰度图像中的像素点一一对应，灰度图像中每一像素点的像素值表示深度图像中对应像素点的深度值的置信度；
151.第一确定模块802，用于针对每一tof摄像头采集到的深度图像，若该tof摄像头采集到的深度图像中存在深度值在待检测深度范围内的像素点，且该像素点的深度值的置信度大于预设置信度阈值，则确定监控摄像机前存在遮挡物；其中，待检测深度范围是基于拼接视场角确定的。
152.可选的，上述遮挡物检测装置还可以包括：
153.第二确定模块，用于若每一tof摄像头采集到的深度图像中不存在深度值在待检测深度范围内的像素点，则确定监控摄像机前不存在遮挡物。
154.可选的，上述遮挡物检测装置还可以包括：
155.同步模块，用于在获取当前时刻n个tof摄像头采集到的深度图像以及灰度图像之
前，对监控摄像头的图像采集时间以及n个tof摄像头的图像采集时间进行同步。
156.可选的，上述遮挡物检测装置还可以包括：
157.第二获取模块，用于获取监控摄像头在当前时刻采集到的监控图像；
158.丢弃模块，用于在确定监控摄像机前存在遮挡物时，丢弃同一时刻采集到的监控图像。
159.可选的，上述丢弃模块，具体可以用于若n个tof摄像头采集到的深度图像中深度值在待检测深度范围内、且深度值所对应的置信度大于预设置信度阈值的像素点的数量大于预设数量阈值，则丢弃同一时刻采集到的监控图像。
160.可选的，在深度图像/灰度图像中，同一深度值所对应的置信度的大小与采集场景中该深度值所对应区域处物体的大小成正比。
161.可选的，上述遮挡物检测装置还可以包括：
162.生成模块，用于在确定监控摄像机前存在遮挡物时，生成针对遮挡物的提示消息。
163.可选的，上述n个tof摄像头包括单点dtof摄像头、线阵dtof摄像头和面阵列dtof摄像头中的一种或多种。
164.通过本发明实施例提供的装置，可以利用监控摄像机包括的n个tof摄像头采集得到深度图像和灰度图像，当深度图像中存在深度值在待检测深度范围、且深度值的置信度大于预设置信度阈值的像素点时，确定监控摄像机前存在遮挡物。相比于相关技术，由于n个tof摄像头的视场角拼接得到的拼接视场角覆盖了监控摄像头的视场角，因此，直接根据深度图像中每一像素点的深度值以及每一像素点的深度值的置信度，可以准确的检测出在基于n个tof摄像头的拼接视场角所确定的待检测深度范围内是否存在遮挡物，即准确检测出监控摄像机前是否存在遮挡物，这避免了相关技术中rgb背景模型的建立过程，有效缩短了遮挡物检测过程所需的检测时间，节约了监控摄像机的内存，从而降低了遮挡物检测过程的计算时间复杂度和空间复杂度；并且，由于tof摄像头的测量动态范围较大，测量精度较高，这有效提高了遮挡物检测结果的准确性。
165.基于同一种发明构思，根据上述本发明实施例提供的遮挡物检测方法，本发明实施例还提供了一种监控摄像机。如图9所示，图9为本发明实施例提供的监控摄像机的第二种结构示意图。该监控摄像机可以包括监控摄像头901、主控单元902和n个tof摄像头903；n个tof摄像头903的拼接视场角覆盖监控摄像头901的视场角，拼接视场角为拼接n个tof摄像头903的视场角得到；
166.上述监控摄像头901，用于采集得到当前时刻的监控图像；
167.上述n个tof摄像头903，用于采集得到当前时刻的深度图像和灰度图像，深度图像和灰度图像中的像素点一一对应，灰度图像中每一像素点的像素值表示深度图像中对应像素点的深度值的置信度；
168.上述主控单元902，用于获取监控图像、深度图像和灰度图像，针对每一tof摄像头采集到的深度图像，若该tof摄像头采集到的深度图像中存在深度值在待检测深度范围内的像素点，且该像素点的深度值的置信度大于预设置信度阈值，则确定监控摄像机前存在遮挡物；其中，待检测深度范围是基于拼接视场角确定的。
169.上述监控摄像头901可以为rgb摄像头、ir摄像头、热成像摄像头。
170.上述主控单元902可以通过gpio对监控摄像头901与n个tof摄像头903进行图像采
集时间的同步。
171.通过本发明实施例提供的监控摄像机，可以利用监控摄像机包括的n个tof摄像头采集得到深度图像和灰度图像，当深度图像中存在深度值在待检测深度范围、且深度值的置信度大于预设置信度阈值的像素点时，确定监控摄像机前存在遮挡物。相比于相关技术，由于n个tof摄像头的视场角拼接得到的拼接视场角覆盖了监控摄像头的视场角，因此，直接根据深度图像中每一像素点的深度值以及每一像素点的深度值的置信度，可以准确的检测出在基于n个tof摄像头的拼接视场角所确定的待检测深度范围内是否存在遮挡物，即准确检测出监控摄像机前是否存在遮挡物，这避免了相关技术中rgb背景模型的建立过程，有效缩短了遮挡物检测过程所需的检测时间，节约了监控摄像机的内存，从而降低了遮挡物检测过程的计算时间复杂度和空间复杂度；并且，由于tof摄像头的测量动态范围较大，测量精度较高，这有效提高了遮挡物检测结果的准确性。
172.存储器可以包括随机存取存储器(random access memory，ram)，也可以包括非易失性存储器(non
‑
volatile memory，nvm)，例如至少一个磁盘存储器。可选的，存储器还可以是至少一个位于远离前述处理器的存储装置。
173.上述的处理器可以是通用处理器，包括中央处理器(central processing unit，cpu)，先进精简指令集处理器(advanced reduced instruction set computing machine，arm)，现场可编程逻辑门阵列(field programmable gate array，fpga)，专用集成电路(application specific integrated circuit，asic)和系统级芯片(system on chip，soc)等。
174.需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个
……”
限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
175.本说明书中的各个实施例均采用相关的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于装置及监控摄像机等实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。
176.以上所述仅为本发明的较佳实施例，并非用于限定本发明的保护范围。凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均包含在本发明的保护范围内。